基本信息:
- 专利标题： 一种基于声纹识别的电力设备故障检测方法及系统
- 申请号：CN202211014421.0 申请日：2022-08-23
- 公开(公告)号：CN115376526A 公开(公告)日：2022-11-22
- 发明人： 李勇 , 陈挺 , 鞠玲 , 印吉景 , 张泽 , 姚建光 , 徐兴春 , 翁蓓蓓 , 揣振国 , 吴艳 , 陈利 , 程阳 , 何天雨 , 袁乐 , 钱杰 , 汤德宝 , 丁安琪 , 路永玲 , 秦剑华 , 贾骏 , 刘子全
- 申请人： 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
- 申请人地址： 江苏省泰州市海陵区凤凰西路2号
- 专利权人： 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
- 当前专利权人： 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
- 当前专利权人地址： 江苏省泰州市海陵区凤凰西路2号
- 代理机构： 北京市隆安律师事务所
- 代理人： 沈威
- 主分类号： G10L17/26
- IPC分类号： G10L17/26 ; G10L17/02 ; G10L17/04 ; G10L17/18 ; G10L21/0208 ; G10L25/24
摘要：
本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备故障检测方法及系统，包括：采集故障声学样本；建立用于进行电力设备故障检测的神经网络模型；基于所述故障声学样本对所述神经网络模型进行训练直到收敛；实时获取电力设备产生的原始声学信号；对所述原始声学信号进行分解，获得多个模态分量；基于原始声学信号和所述模态分量进行信号处理和重构，获得消噪后的声学信号；对消噪后的声学信号进行分帧、加窗以及傅里叶变换，获得声纹特征向量；将所述声纹特征向量输入至训练后的神经网络模型，输出检测结果；该方法通过对故障声学样本进行分解和重构，实现样本的充分消噪，故障识别准确度高，检测效果好。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G10 | 乐器；声学 |
| ----G10L | 语言分析或合成；语言识别 |
| ------G10L17/00 | 讲话者辨认或验证 |
| --------G10L17/26 | .特殊语音特征的识别，例如测谎器的使用；动物声音识别 |